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问如何处理多个关键字参数？
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Stack Overflow用户

提问于 2018-07-16 05:38:18

回答 2查看 3.1K关注 0票数 2

当使用相同的键传递两个关键字参数时，我在定义一个用户友好的函数接口时遇到了一些困难。

问题

怎样才能调用一个函数，其中两个关键字参数具有相同的键，而第二个关键字参数具有优先

如果出现此问题，第一个关键字参数总是来自于dict中解压缩的数据库，而第二个关键字参数总是以“直接”作为关键字参数来传递。

数据库字典值不能在函数的外部范围内被覆盖，因为它们可能被多次使用。

编辑:为了保持该函数对用户的可用性，首选使用backend-implementation。这意味着用户可以简单地将参数传递给函数，而不需要使用其他模块，而函数本身则具有所有的魔力。

问题

这里有一个名为fun_one的函数，它接收由我的程序的用户直接定义的大量参数。例如，这可能是换热器的length和width。为了简化函数的使用，使调用代码尽可能短，鼓励使用数据库。这些数据库包含dict (或熊猫系列)中的数据，在本例中称为inputs。

为了将数据库-dict inputs传递给函数，它使用**inputs解压缩，从而作为关键字参数传递。

现在如果用户想要覆盖数据库的一个特定参数，我对用户友好方法的理解就是让他再次传递前面的参数，例如使用length=23.7，然后在内部覆盖数据库中的参数。但是，当然(参见示例代码)，这会在我输入可以try/except的函数之前引发错误。

TypeError: fun_one()获得关键字参数'length‘的多个值

代码示例复制错误

def fun_one(*args, **kwargs):  # short example function
    print(kwargs)

inputs = {'length': 15.8, 'width': 1.1, 'some_other_args': np.random.rand(3)}

fun_one(**inputs, length=23.7)

我的当前解决方案

我当前的解决方案fun_two涉及到，而不是解压缩数据库并将其传递给*args。它检查*args是否为dict，并将尚未在kwargs中设置的值设置为kwargs，如下面的代码示例所示。

def fun_two(*args, **kwargs):  # example function printing kwargs
    print(kwargs)  # print kwargs before applying changes
    for arg in args:  # find dicts
        if type(arg) is dict:
            for key, val in arg.items():  # loop over dict
                _ = kwargs.setdefault(key, val)  # set val if key not in dict
    print(kwargs)  # print kwargs after applying changes

inputs = {'length': 15.8, 'width': 1.1, 'some_other_args': np.random.rand(3)}

fun_two(inputs, length=23.7)

但是对于用户来说，这种方法是相当模糊的，需要在相当多的函数开始时进行循环和检查，因为这将适用于许多函数。(我将把它外包给一个模块，因此每一个函数都是一行。但它仍然偏离了我对一个简单而明确的函数定义的理解)。

有什么更好的方法(更多的毕加索)来做这件事吗？在调用函数的过程中，我是否监督了某种方法？表现并不重要。

提前感谢！

python

function

arguments

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回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-07-16 05:46:46

最简单的解决方案是使用ChainMap from collections (手册页)。这样，您就可以选择哪些参数具有优先级。示例：

from collections import ChainMap

def fun_one(*args, **kwargs):  # short example function
    print(kwargs)

inputs = {'length': 15.8, 'width': 1.1, 'some_other_args': 1}

c = ChainMap({'length': 23.7}, inputs)  # we overwrite length here
fun_one(**c)

产出：

{'some_other_args': 1, 'width': 1.1, 'length': 23.7}

如果我们只使用输入调用fun_one：

c = ChainMap(inputs)
# or c = inputs
fun_one(**c)

产出将是：

{'width': 1.1, 'length': 15.8, 'some_other_args': 1}

来自手册：

ChainMap将多个dicts或其他映射组合在一起，以创建单个可更新的视图。如果没有指定映射，则提供一个空字典，以便新链始终至少有一个映射。

您可以将此ChainMap封装在装饰器中，一个更改是不使用**input调用fun_one()，只调用input

from collections import ChainMap

def function_with_many_arguments(func):
    orig_func = func
    def _f(*args, **kwargs):
        if args:
            c = ChainMap(kwargs, args[0])
            return orig_func(**c)
        else:
            return orig_func(*args, **kwargs)
    return _f

@function_with_many_arguments
def fun_one(*args, **kwargs):  # short example function
    print(kwargs)

inputs = {'length': 15.8, 'width': 1.1, 'some_other_args': 1}
fun_one(inputs, length=23)

指纹：

{'some_other_args': 1, 'length': 23, 'width': 1.1}

票数 6

Stack Overflow用户

发布于 2018-07-16 06:34:20

作为Andrej答案的扩展(再次感谢！)，我添加了一个ChainMaps循环，以便在同一个函数中使用多个数据库，并能够使用各种位置参数。多个数据库的优先级是先到先得的，但在这种情况下这是可以的。这位是装修师：

def function_with_many_arguments(func):
    orig_func = func
    def _f(*args, **kwargs):
        if args:
            c = ChainMap(kwargs)
            for arg in args:
                if type(arg) is dict:
                    c = ChainMap(c, arg)
            orig_func(*args, **c)
        else:
            orig_func(*args, **kwargs)
    return _f

下面是我扩展的示例函数，它有一些代码来测试它。我只是加入了所有的随机论点，没有考虑到任何毕不过的方法.;)

@function_with_many_arguments
def fun_one(a, b, *args, name, database=None, **kwargs):
    print(name)
    print(a, b)
    print(kwargs)

inputs = {'length': 15.8, 'width': 1.1, 'some_other_args': np.random.rand(3)}
inputs2 = inputs.copy()
inputs2['width'] = 123
inputs2['weight'] = 3.8

fun_one(4, 8, inputs, database=inputs2, name='abc', length=23.8, weight=55)